Ennusteet ja skenaariot liiketoiminnan kehityksestä tukevat myynnin ja tuotannon tehokasta päätöksentekoa. Ennustavan analytiikan työkalu Pengon Foresight yhdistää koneoppimisen, generatiivisen tekoälyn ja yrityksesi datan, jotta voit ennustaa, ymmärtää ja toimia ajoissa.
“Monilla yrityksillä näkymä taaksepäin ja nykyhetkeen on kunnossa, eli käytössä on raportointijärjestelmiä ja analytiikkaa, mutta datan optimoinnin ja ennustamisen suhteen ollaan lapsen kengissä”, toteaa Pengonin teknologiajohtaja Ville Pasanen.
Miltä tulevaisuus näyttää ja millaisia ratkaisuja tässä hetkessä tulisi tehdä? Nämä kysymykset ovat kriittisiä jokaisen johtajan pöydällä. Muuttujia on paljon, ja usein aikaikkuna päätösten tekemiseen on lyhyt – vastauksia tarvitaan juuri nyt.
Kristallipallon sijaan vastaukset löytyvät tekoälyn ja koneoppimisen hyödyntämisestä analytiikan tukena. Niiden avulla mahdollistetaan selkeästi jäsennellyt, dataan perustuvat ennusteet ja skenaariot, jotka auttavat ymmärtämään päätösten taustaa, kirkastamaan niiden perusteita ja tekemään päätöksiä oikea-aikaisesti.
Tekoälyn hyödyntäminen liiketoiminnassa on jatkuvasti kasvava trendi, mutta usein haasteena on riittävän tehokkaiden ja ketterien keinojen löytäminen. Ennustava analytiikka hyödyntää tekoälyä suurten datamassojen käsittelyyn ja analysointiin, ja luo niiden pohjalta ennusteita tulevista kehityssuunnista.
Pengonin uusi Foresight-palvelu mahdollistaa nopean ja kevyesti käyttöön otettavan ratkaisun liiketoiminnan ennustamiseen. Se on kokonaisuus, joka sisältää valmiin teknisen arkkitehtuurin Azure-ympäristössä, konfiguroitavat koneoppimisen mallit sekä prosessit käyttöönottoon ja jatkokehitykseen.
“Usein ennustamiseen liittyvissä hankkeissa isoin työ on määrittää, mitä ollaan ennustamassa ja mitkä kaikki seikat siihen vaikuttavat. Indekseinä voidaan käyttää niin maailman talouteen liittyviä indeksejä kuin esimerkiksi raaka-aineiden hintoja”, kuvailee Pasanen ja jatkaa:
“Olemme tasoittaneet tätä polkua mahdollisimman kevyeksi ja valinneet etukäteen parhaiten toimivat ennustemallit, joita voidaan hyödyntää erilaisiin ennustamisen tarpeisiin. Lisäksi olemme hakeneet valmiiksi kattavan määrän indeksejä, joita voidaan hyödyntää skenaarioiden luomisessa. Tarvittaessa indeksejä voidaan helposti myös lisätä.”
Foresight tarjoaa työkalun liiketoiminnan eri osa-alueiden, kuten esimerkiksi myynnin näkymien, varastosaldojen tai tuotannon raaka-aineiden hintakehityksen ja kustannusvaikutusten, ennustamiseen.
Vaikka palvelu tarjoaa suurimman ja konkreettisimman hyödyn nimenomaan ennustamisessa, Pasanen nostaa esille myös muita etuja:
“Foresight-palvelua voidaan hyödyntää olemassa olevan datan analysointiin ja sen eheyden tutkimiseen. Foresight tekee johtopäätöksiä isosta datamäärästä ja tunnistaa sieltä toisteisuudet, mutta samalla myös poikkeamat tai virheet, jotka voivat olla huomion arvoisia.”
Pengon Foresight mahdollistaa:
Pengonin konsultti Tatu Rintamäellä on kokemusta Foresight-toteutuksista asiakkaille:
“Yhdessä asiakkaan kanssa toteutimme ratkaisun hankinnan optimointiin. Sen pohjalla on koneoppimista hyödyntävä myynnin ennuste, joka toimii hankinnan suunnittelun pohjana. Projektissa yhdistyy asiakkaan liiketoimintaymmärrys ja meidän osaamisemme – lopputuloksena syntyi konkreettinen ratkaisu asiakkaan tarpeeseen."
Pengon Foresight -palvelun kehittämisen taustalla on tavoite tehdä ennustavan analytiikan hyödyntämisestä mahdollisimman suoraviivainen prosessi, jolla saadaan nopeasti tarvittavat näkymät asiakkaan hyödynnettäväksi.
“Foresight tekee ensimmäisestä askeleesta mahdollisimman helpon. Palvelumallissamme tekninen toteutus on määritelty valmiiksi, ja mietitty, kuinka asiakkaan oma data saadaan mallien hyödynnettäväksi”, Pasanen korostaa. “Näin päästään helposti kokeilemaan ja testaamaan, miten hyvin käytössä oleva data ja valitut indeksit toimivat ennusteessa”, hän jatkaa.
Testattu konsepti ja valmiiksi tehdyt määrittelyt tekevät Foresight-palvelun käyttöönotosta nopeaa ja kustannustehokasta, joten palvelua voi hyödyntää suurten datamassojen käsittelyn lisäksi myös pienimuotoisempiin tarpeisiin.
Teknisesti Pengon Foresight -palvelun käyttöönotto ei vaadi paljoa, mutta lähtökohtaisesti yrityksessä tulisi olla käytössä jokin analytiikkajärjestelmä, joka integroidaan Foresightiin. Asiakkaan oman datan lisäksi Foresight voi hyödyntää esimerkiksi ulkopuolista markkinadataa ennusteen tuottamiseen.
“Tärkeintä on, että asiakkaalla on selkeä tarve, johon Foresight voi vastata”, Pasanen nostaa esille. “Asiakkaan ei tarvitse perehtyä itse teknologiaan tai ymmärtää teknisesti, kuinka Foresight toimii, vaan pitää tavoite kirkkaana mielessä. Toki tavoitteen tulee olla realistinen, sillä Foresight ei ole kristallipallo, vaan se tekee ennusteen historiadataan perustuen ja oletuksella, että asiat menevät samantyyppisesti kuin ennenkin.”
Foresight-palvelun käyttöönotto etenee vaiheittain, ja jokaisessa vaiheessa asiakas voi konkreettisesti nähdä ja arvioida palvelun hyödyt oman työnsä ja liiketoiminnan kannalta. Mahdollisimman kevyeksi tehty käyttöönotto madaltaa sitoutumisen riskiä ja palvelun hyödyntämisen mahdollisuuksia voidaan kasvattaa vaihe vaiheelta.
Pengon Foresight -palvelu jakautuu kolmeen vaiheeseen:
Ensimmäisen käyttöönottovaiheen jälkeen Foresight mahdollistaa laajat käyttömahdollisuudet ja sitä voidaan skaalata yrityksen eri toimintojen ennustamiseen.
Pengon Foresight-palvelun ydin on siinä, että se yhdistää Pengonin asiantuntijoiden kokemuksen ja parhaat teknologiaratkaisut yrityksesi liiketoiminnan tueksi. Azure luo ratkaisulle luotettavan ja turvallisen alustan ja Databricks moottorin datan muokkaamiseen, mallien opettamiseen ja analytiikan skaalaamiseen.
Foresight tarjoaa ratkaisuja niin myynnin johtamiseen ja tuotannon kehittämiseen kuin liiketoiminnan suunnitteluun. Autamme kirkastamaan liiketoimintasi haasteet ja tarpeet, ja ymmärtämään, kuinka niihin voidaan vastata tekoälyn avulla. Sen jälkeen varmistamme, että voit hyödyntää dataa mahdollisimman tehokkaasti ja tehdä sen pohjalta oikeita päätöksiä.